1 创建一维数组 首先导入numpy库,然后用np.array函数创建一维数组,具体代码如下: 2 使用嵌套列表创建二维数组 接着应用array函数使用嵌套列表创建二维数组,具体代码如下: import numpy as np # 使用嵌套列表创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(arr2) 得到结...
numpy主要是用来存储和处理大型矩阵,提供了一种存储单一数据类型的多维数组对象---ndarray。还提供了多种运算函数,能够完成数据计算和统计分析,是数据分析的重要工具包。 二、数组对象(ndarray) 1、创建数组对象 (1)、创建自定义数组 numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0) obj...
numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=‘K’,subok=False,ndmin=0) 数组的创建 (1)一维数组的创建 AI检测代码解析 import numpy as np arr1 = np.array([1,2,3,4]) print(arr1) # 结果: [1 2 3 4] print(type(arr1)) # 结果: <class 'numpy.ndarray'> 1. 2. 3. 4. 5. 6....
array object, ndarray, to represent a collection of items (all of the same type). 2、例子 例子1:创建array数组 In [7]:importnumpy as np In [8]: x = np.array([1,2,3]) In [9]: x Out[9]: array([1, 2, 3]) 例子2:分片 In [10]: x[1:] Out[10]: array([2, 3]) 和...
defarrayTest(): """ 核心对象ndarray,称为n维数组,由同质元素组成,元素数量是事先定义好的 同质是指元素的类型相同,即数组的dtype属性,此属性可以指定 以下为使用array()函数创建numpy数组的实例 """ # 创建一维数组 aArray = np.array([1,2,3]) ...
NUMPY是PYTHON最常用,最基本的模块。 创建: np.array([1,2,3]) 列表创建:arr1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 创建:np.array((1,2)) 创建:np.array(((1,2,3),(4,5,6))) 创建:numpy.array((arr1,arr2)) 参数:指定元素类型,dtype=float 创建:np.arange(9) 创建:np.ones(4) 创建:...
关键字 array:创建数组 dtype:指定数据类型 zeros:创建数据全为0 ones:创建数据全为1 empty:创建数据接近0 arrange:按指定范围创建数据 linspace:创建线段 一.创建数组 二.指定数据 dtype 三.创建特定数据 1.创建全零数组: 2.创建全一数组, 同时也能指定这些特定数据的dtype: ...
1 第一步，打开pycharm工具，新建python文件np.py；然后导入numpy包，如下图所示：2 第二步，定义一个变量A，并调用array()方法创建数组，直接使用[ ]创建数组，如下图所示：3 第三步，再次定义一个变量B，使用zeros()方法创建元素全是0的数组，如下图所示：4 第四步，第三步创建的是一维数组，再次调用...
import numpy as np # Create example array initial_array = np.ones(shape = (2,2)) # Create array of arrays array_of_arrays = np.ndarray(shape = (1,), dtype = "object") array_of_arrays[0] = initial_array 请注意array_of_arrays在这种情况下是可变的,即更改initial_array自动更改array_...
在Python中,numpy库的array函数用于将列表或元组转换为一个numpy数组。array函数的用法如下: import numpy as np # 创建一个一维数组 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr1) # [1 2 3 4 5] # 创建一个二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])...